定了就不能改了，没定是可以改的。
如果是论文刚开始，想换已经提交系统的论题，可以和导师沟通，看看能不能换，如果能换，具体怎么操作、怎么走流程，以学校要求为准。
如果是论文定稿上传系统，甚至答辩后要换题目，并且是仅仅换一两个字，可以导师沟通，看看评委老师的意见是否值得采纳。
毕业论文定稿注意：
所引用的材料和论文保证准确性，如果引用了论文原话，确保句子准确完整，并且加上引号避免查重。论文重复率要达到学校要求，引用的专业名词释义准确，对于特殊的研究方法，要注明参考文献。
以上内容参考百度百科——论文定稿
不可以。 毕业论文查重数据是不可以改的，而且改了也没有用，后面交上去是会别查出来的，毕业论文是不能抄袭的。毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。
当然要改，还应根据答辩委员会的专家意见，进行进一步修改。我们实验室都是找北京译顶科技
市面上存在一些机构，不论客户的文稿类型，采用统一的计价收费标准。北京译顶科技价格比较合理，我就是在那边做的，没花多少钱可以加速去知道下。
会。毕业论文回归结果太好你不需要关心专家是否会质疑数据，你只要想想自己的毕业论文数据是否经得起质疑。
不会。论文改回归结果不会被发现的，是小批改不会发现的。论文发表是需要审核的，有一项就是论文内容与实际不符的审核容易不通过。
数据回归分析是不容修改的。不能看那个数据不合理就随意更改增大或减小，但做了大量的重复实验后，对于实验中所出现的个别明显异常数据结果可以进行剔除但原始资料不能变，这样就可以提高分析结果的精度。这样做所冒的风险犯错的概率为，剔除的数据个数实验总数据个数。
论文查重后可以继续修改，但修改后仍需重新查重。1、转换措辞法：用同义词或者用自己的话语重新表述重复率比较高的部分。2、照片转换法：可以将查不合格的部分转换为照片插入自己论文的相应位置，也可以降低自己论文的查重率，但这种方法尽量少用，这样会让文章篇幅大量减少。3、空格插入法，在查重不合格的部分插入空格符号，将其间隔调整到最小，也可以降低论文的查重率，但该方法工作量比较大。4、翻译方法，用翻译软件将不合格的内容翻译成外文，再用另一个软件翻译成中文。5、去头去尾，留中间，查重不合格内容的开头和结尾，然后修改中间内容的语病，还可以降低查重率。
自动降重省时省力、价格低廉，对重复率较高的中文论文效果明显；但自动降重不能替代人工修改，对少数句子的准确性欠缺，需要后期人工校对。大家可以根据需要选择。你找一下北京译顶科技，那边润色和翻译都能做 统一查下。
到学校要求你提交论文进行查重的时候，基本上马上就要毕业了，而且很多学校都是先进行论文答辩，最后才是查重，所以论文查重的时候大家还是应该特别谨慎一些。不要等到学校查重的时候发现问题，你再去进行修改。但是如果说论文查重已经确定了不合格，我们的论文还能继续修改吗？ 自审过程很重要 如果你担心论文查重的时候不合格，那么就应该提前进行自审，至少是能够确定好论文到底查重率是多少，是否需要有一定的修改。如果本身你的 论文查重率 就很高，那么大家就应该进行修改，以避免论文查重的时候不合格，学校要求你去修改反而是不太好处理的。 学校查重不合格有修改机会 现在多数院校其实还是比较人性化的，如果真的是论文查重的时候出现了查重率不合格的情况，会给你一次修改的机会。但是大家要注意只有一次修改机会，导师也会叮嘱你自己到网络上先查重一下，因为二次查重在不合格，你的论文就彻底算是不合格了，很多学校都不会再给你机会修改论文，而且也会影响到自己毕业。 所以一定要特别保证论文的质量，学校如果查重已经不合格，我们就需要反复进行论文的修改，绝对不能将有问题的论文提交给导师。一定要自己进行先查重，确定了查重率没有问题再去提交，而且至少是应该有一定的浮动比例。 其实论文查重的时候大家应该多少都做到心中有数，而且提前查重也要降低查重率，比如学校要求论文查重率不能超过20%，你就保持论文的查重率在18%以下，这样基本上不会有太大的浮动。即便是后续论文库中要添加了一定的文章内容，也不一定是和你的论文有关系的，所以控制好查重率低一些才能够真正让我们的论文不出问题，通过最后的查重，你的论文才算是真正合格的。
论文或多或少确实存在一定的问题，但是在修改建议中，也肯定了论文的价值和优点，题主不必过于妄自菲薄。其实在反复修改论文的过程中，除了经历的一些挫折外，也是磨练自身，夯实基础，完善论文的过程。身边有好多学长学姐们都是找北京译顶科技做的，听说也做的很不错
1、残差均方大。包括测量误差大，模型外有显著因子，误差自相关，或者真实不显著项未并入残差均方中。
2、共线性。方差膨胀因子太大。
3、该因子取值范围或波动范围太小，导致效应小。
4、模型外因子与该因子存在交互作用，把因子效应抵消。
5、该自变量因子存在测量误差，或记录与实际不符。
6、未做残差诊断，违反稳定，正态，独立，等方差假设，或有异常值未处理。
7、数据太少或抽样量太小，偶然性导致的。
8、手动计算错误。
扩展资料：
线性回归分析注意事项：
在应用相关和回归分析时，一般分为定性分析和定量分析两个阶段，其中定性分析虽然并不复杂，但也及其重要。通过定性分析，我们来判明分析的变量之间是否存在相互依存关系，而后才能转入定量分析。需要指出的是，不能不加分析地，将两个变量凑合在一起进行定量分析，这样往往会得出虚假相关的结论。
利用拟合的数学表达式所取得的回归方程，均是在一定范围内的有限资料计算得到的。理论上来说，其有效性只适用于该范围内，不适用于该范围外，即只适用于内插推算，不宜用作外推预测。
一般相关只是单独地分析两个变量之间的相关，它不会去控制其他变量的影响。回归的话是如果你放入多个自变量做回归，那么你看到的某一个自变量的回归系数其实代表的是控制了其他自变量（也就是减去了其他自变量对因变量的效应）后的回归，也就是说，他并不代表该变量单独对因变量的影响。差别就在于是否控制了所关注变量外的其他变量。相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，包括是否有关系，以及关系紧密程度等。1、如果呈现出显著性（结果右上角有*号，此时说明有关系；反之则没有关系）；有了关系之后，关系的紧密程度直接看相关系数大小即可。一般以上说明关系非常紧密；之间说明关系紧密；说明关系一般。2、如果说相关系数值小于，但是依然呈现出显著性（右上角有*号，1个*号叫水平显著，2个*号叫水平显著；显著是指相关系数的出现具有统计学意义普遍存在的，而不是偶然出现），说明关系较弱，但依然是有相关关系。3、相关分析是回归分析的前提条件，首先需要保证有相关关系，接着才能进行回归影响关系研究。4、因为如果都显示没有相关关系，是不可能有影响关系的。如果有相关关系，但也不一定会出现回归影响关系。相关分析的操作步骤1. SPSSAU用户可自由拖拽分析项进入分析列表框，区别仅在于输出格式不同。2. 相关分析使用相关系数表示分析项之间的关系；首先判断是否有关系(有*号则表示有关系，否则表示无关系)；3. 接着判断关系为正相关或者负相关(相关系数大于0为正相关，反之为负相关)；4. 最后判断关系紧密程度(通常相关系数大于则表示关系紧密)；5. 相关系数常见有两类，分别是Pearson和Spearman，本系统默认使用Pearson相关系数。在相关分析之前，SPSSAU建议可使用散点图直观查看数据之间的关系情况。除此之外，SPSSAU还提供Kendall相关系数。
一般相关只是单独地分析两个变量之间的相关，它不会去控制其他变量的影响。回归的话如果你放入多个自变量做回归，那么你看到的某一个自变量的回归系数其实代表的是控制了其他自变量（也就是减去了其他自变量对因变量的效应）后的回归，也就是说，他并不代表该变量单独对因变量的影响。差别就在于是否控制了所关注变量外的其他变量。
一般相关只是单独地分析两个变量之间的相关，它不会去控制其他变量的影响。回归的话如果放入多个自变量做回归，那么看到的某一个自变量的回归系数其实代表的是控制了其自变量（也就是减去了其他自变量对因变量的效应）后的回归，也就是说，并不代表该变量单独对因变量的影响。差别就在于是否控制了所关注变量外的其他变量
如果回归结果中有1%或者5%的变量，其他的一些非核心的变量10%显著性水平在核心期刊里也是用的。调节变量如果变量Y与变量X的关系是变量M的函数，称M为调节变量。就是说Y与X的关系受到第三个变量M的影响。调节变量可以是定性的(如性别、种族、学校类型等)，也可以是定量的(如年龄、受教育年限、刺激次数等)，它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱。中介变量( mediator) 是一个重要的统计概念，如果自变量X通过某一变量M对因变量Y产生一定影响，则称M为X和Y的中介变量。研究中介作用的目的是在已知X和Y关系的基础上，探索产生这个关系的内部作用机制。
结果显著就是回归系数显著地不等于0.所以是看P值。回归时，得到一个系数，这个系数一般是 不等 于0的。但是，系数计算出来后，会给出一个误差。你看后面误差范围，如果中间有0，比如，在到之间，这是给定的在一定概率范围内的系数可能取值范围。一般你不做修改的话，这个概率默认是95%。也就是你回归结果前面的系数有95%的概率落在这之间。如果你的回归结果数值在这个范围内比较接近于0，那么统计上可能推断比如有的可能性是0，那这个结果就不显著，即P值为就不显著。所以看的是P值，而不是系数。
不显著说明不拒绝原假设，SPSS会继续计算，但是这些结果也就没有意义。回归模型重要的基础或者方法就是回归分析，回归分析是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。
是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。
比较的标准是与显著性平比较。一般显著性水平是给定的。常用的显著性水平有三种，，中最喜欢的是.在这个表中，显著性看sig那列，如果这列的值小于，就代表系数显著，按照这个标准，你的结果里面没有一个是显著地！建议先做一下相关分析